Bridging Traditional and scientific knowledge through a novel predictive approach to understand the role of pathogens in the decline of a key Arctic species
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this project is to understand and quantify the potential role of parasites and pathogens in population dynamics and declines of barren-ground caribou (Rangifer tarandus groenlandicus) through ecological modeling and Indigenous observation and monitoring. We hypothesized that the costs of diseases will have a negative impact on caribou physiology and, as a direct consequence, a negative impact on caribou population dynamics. This is likely to be a combination of cumulative effects through subtle energetic mechanisms such as decreasing body condition and pregnancy rates, as well as direct mortality, fetal abortion, or infertility. We built a bio-energetic integral projection model to evaluate the impact of parasites and biting insects on caribou body condition, and as a result, caribou population dynamics. Results from this model demonstrate the significant impact that sub-lethal infection and behavioural modifications caused by parasites and insect pests can have on caribou. We then parameterized the model with environmental data from the Bathurst herd’s range between 1980 and 2020, when population declines occurred. This parameterization resulted in a greater than 50% population decline. While this did not perfectly capture observed declines of the Bathurst herd, it demonstrates the contribution that parasites and insect pests may have played. These results are feeding back into monitoring by directing efforts of Ekwǫ̀ Nàxoèhdee K’è to focus on caribou health, and the modeling framework can be used to forecast possible demographic trends under anticipated environmental conditions. This database includes data objects with results from baseline analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».